第一部分：人工智能歷史 （1課時）

第二部分：基礎概念和人的視覺認知機理 （1課時）

1、 基礎

2、學習類型

3、新的學習任務

4、視覺基本特性 (如進化論的迷團)

5、V5的 聯絡機制

6、格式塔心理學

第三部分：深度學習研究進展 （1.5課時）

1、 卷積神經網絡 (卷積是什么？提取了哪些特征)

2、 后期網絡的形成

3、 時序神經網絡及LSTM的發(fā)展

4、 對抗神經網絡的發(fā)展

5、 深度學習發(fā)展的主要特點：端對端、深層

6、 訓練技巧及思考

第四部分：實際案例（1.5課時）

1、圖像檢索

2、美學圖像評估

3、圖像超分辨率

4、人群計數

5、步態(tài)識別

6、微表情識別

7、醫(yī)院推薦

8、天氣預報

第五部分：存在問題和展望  （1課時）